Surformer v1: Transformer-Based Surface Classification Using Tactile and Vision Features
作者: Manish Kansana, Elias Hossain, Shahram Rahimi, Noorbakhsh Amiri Golilarz
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-08-07
💡 一句话要点
提出Surformer v1，利用Transformer融合触觉与视觉特征进行表面分类。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 表面分类 触觉感知 视觉感知 Transformer 多模态融合
📋 核心要点
- 现有方法在融合触觉和视觉信息进行表面分类时，缺乏高效的跨模态交互机制，限制了性能。
- Surformer v1利用Transformer架构，通过模态特定编码器和跨模态注意力层，实现触觉和视觉特征的有效融合。
- 实验表明，Surformer v1在准确率和推理速度上取得了平衡，在表面材料识别任务中表现出色。
📝 摘要（中文）
本文提出Surformer v1，一种基于Transformer的架构，用于利用结构化的触觉特征和通过ResNet-50降维后的视觉嵌入进行表面分类。该模型集成了模态特定的编码器和跨模态注意力层，实现了视觉和触觉之间的丰富交互。首先，专注于纯触觉的表面分类，通过特征工程训练和评估了多个机器学习模型，评估了它们的准确性和推理时间。然后，实现了一个专为触觉特征定制的仅编码器Transformer模型。该模型不仅实现了最高的准确率，而且与其它模型相比，推理时间显著加快，突出了其在实时应用中的潜力。最后，通过结合视觉和触觉输入，引入了多模态融合设置，训练了Surformer v1（使用结构化特征）和多模态CNN（使用原始图像），以检验基于特征与基于图像的多模态学习对分类准确率和计算效率的影响。结果表明，Surformer v1实现了99.4%的准确率，推理时间为0.77毫秒，而多模态CNN实现了略高的准确率，但需要更多的推理时间。这些发现表明，Surformer v1在表面材料识别的准确性、效率和计算成本之间提供了令人信服的平衡。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人感知中表面材料识别的问题，特别是在同时利用触觉和视觉信息的情况下。现有方法在融合这两种模态的信息时，往往效率较低，或者需要大量的计算资源，难以满足实时性要求。
核心思路：论文的核心思路是利用Transformer架构的自注意力机制，实现触觉和视觉特征之间的有效融合。Transformer擅长捕捉序列数据中的长程依赖关系，可以更好地理解不同模态信息之间的关联性。通过精心设计的模态特定编码器和跨模态注意力层，模型能够学习到更具判别性的表面材料表示。
技术框架：Surformer v1的整体架构包括以下几个主要模块：1) 触觉特征编码器：用于提取结构化的触觉特征；2) 视觉特征编码器：使用预训练的ResNet-50提取视觉嵌入，并通过PCA进行降维；3) 跨模态注意力层：利用Transformer的自注意力机制，融合触觉和视觉特征；4) 分类器：根据融合后的特征进行表面材料分类。
关键创新：Surformer v1的关键创新在于其基于Transformer的跨模态融合机制。与传统的CNN等方法相比，Transformer能够更好地捕捉不同模态信息之间的依赖关系，从而提高分类准确率。此外，使用结构化的触觉特征而非原始触觉数据，也有助于提高模型的效率。
关键设计：在触觉特征编码器中，使用了领域知识进行特征工程，提取了诸如压力、振动等关键的触觉属性。视觉特征编码器使用了预训练的ResNet-50，并使用PCA将视觉嵌入降维到合适的维度。跨模态注意力层使用了标准的Transformer编码器结构，并针对触觉和视觉特征的特点进行了微调。损失函数使用了交叉熵损失函数，优化器使用了Adam。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Surformer v1在表面材料识别任务中取得了显著的成果。在多模态融合设置下，Surformer v1实现了99.4%的准确率，推理时间仅为0.77毫秒。相比之下，多模态CNN虽然准确率略高，但推理时间显著增加。这表明Surformer v1在准确率和效率之间取得了良好的平衡。
🎯 应用场景
Surformer v1可应用于机器人抓取、物体识别、表面质量检测等领域。例如，机器人可以利用该模型识别不同材质的物体，从而选择合适的抓取策略。在工业制造中，可以用于检测产品表面的缺陷。未来，该技术有望应用于更广泛的机器人感知和交互任务中。
📄 摘要（原文）
Surface material recognition is a key component in robotic perception and physical interaction, particularly when leveraging both tactile and visual sensory inputs. In this work, we propose Surformer v1, a transformer-based architecture designed for surface classification using structured tactile features and PCA-reduced visual embeddings extracted via ResNet-50. The model integrates modality-specific encoders with cross-modal attention layers, enabling rich interactions between vision and touch. Currently, state-of-the-art deep learning models for vision tasks have achieved remarkable performance. With this in mind, our first set of experiments focused exclusively on tactile-only surface classification. Using feature engineering, we trained and evaluated multiple machine learning models, assessing their accuracy and inference time. We then implemented an encoder-only Transformer model tailored for tactile features. This model not only achieved the highest accuracy but also demonstrated significantly faster inference time compared to other evaluated models, highlighting its potential for real-time applications. To extend this investigation, we introduced a multimodal fusion setup by combining vision and tactile inputs. We trained both Surformer v1 (using structured features) and Multimodal CNN (using raw images) to examine the impact of feature-based versus image-based multimodal learning on classification accuracy and computational efficiency. The results showed that Surformer v1 achieved 99.4% accuracy with an inference time of 0.77 ms, while the Multimodal CNN achieved slightly higher accuracy but required significantly more inference time. These findings suggest Surformer v1 offers a compelling balance between accuracy, efficiency, and computational cost for surface material recognition.